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DFG Statistik Simulation

Optimierte Auswahl logistischer Betriebsstrategien anhand von Simulationsmodellen durch statistische Methodik

Hintergrund

Speditionsanlagen als logistische Anlagen des Straßengüterverkehrs sind die Umschlagspunkte für den nationalen und internationalen Stückgut- bzw. Sammelgutverkehr und bestehen prinzipiell aus zwei Subsystemen, dem Hofgelände und der Halle. Die primäre Aufgabe beim Betrieb einer Anlage besteht aus der Steuerung der Fahrzeuge auf dem Hof („Yard Management“), dem Be- und Entladen der Sendungen an den Toren sowie den Transport-, Sortier- und Puffervorgängen innerhalb der Halle. Eine umfassende Betrachtung aller Funktionsbereiche einer Umschlagsanlage in einem Simulationsmodell, d. h. die Berücksichtigung von inner- und außerbetrieblichen Prozessen und Flächen zur optimierten Auswahl logistischer Betriebsstrategien einer solcher Anlagen, ist bislang aus wissenschaftlicher Sicht noch nicht erfolgt und wird im Rahmen des Forschungsprojektes vorgenommen. Ein umfassender Vergleich von Betriebsstrategien wird dadurch erschwert, dass die Simulation aller zulässigen Strategiebündel aufgrund des hohen Zeitbedarfs der Simulation sowie der Vielzahl der zu interpretierenden Ergebnisse für logistische Anlagen nicht praktikabel ist. Die Entwicklung einer Methodik zur Gestaltung eines Versuchsplans für eine so umfangreiche Simulation, welcher den Umgang mit der hohen Anzahl an potentiellen Strategiebündeln ermöglicht, ist daher erforderlich, um komplexe logistische Systeme adäquat untersuchen zu können.

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, eine Methodik zur modell- und simulationsbasierten Identifikation von logistischen Betriebsstrategien für komplexe logistische Anlagen zu entwickeln und diese Vorgehensweise am Beispiel einer Speditionsanlage zu testen. Für die Analyse und Modellierung von Speditionsanlagen ist der Einsatz des Ansatzes der Effective Process Time sowie die statistische Modellierung von Systemlasten geplant. Darüber hinaus werden Verfahren zur Aufbereitung von Realdaten als Eingangsdaten für Simulationsmodelle logistischer Anlagen entwickelt.

Ablauf

Im Forschungsvorhaben sind die beiden Fachgebiete der Logistik und Statistik eng miteinander verzahnt. In einem ersten Schritt werden Prozesse, Systemlasten und Betriebsstrategien analysiert und modelliert. Dabei wird auch geprüft, ob aus den vorliegenden realen Daten von Speditionen ein Modell bestehend aus Systemlasten und Strukturdaten entwickelt werden kann, das für die Simulation als Referenzmodell dient. Darauf aufbauend werden Bewertungsmodelle entwickelt und die logistischen Fragestellungen in Hypothesen überführt. Diese Ergebnisse stellen die Grundlagen für die Simulationsstudien dar. Hierbei wird ein Kreislauf aus Versuchsplanung, Simulation und rekursiver Partitionierung angewendet, der in Schlussfolgerungen über die Wahl optimaler Strategiebündel mündet.

Ergebnis

Es wird ein „Meta-Wochen-Modell“ entwickelt, mit Hilfe dessen typische Wochenverläufe (z. B. Ankunftszeiten von LKW, Sendungsstruktur, Aufkommensschwankungen) erzeugt und für die Simulation der Speditionsanlage genutzt werden können. Durch die Verwendung eines solchen Meta-Wochen-Modells soll der Einfluss von Artefakten in Realdaten auf das Simulationsergebnis reduziert werden, d. h. bspw. der Einfluss von unentdeckten Besonderheiten in den Daten bei Verwendung einer zufällig ausgewählten realen Woche. Weiteres Ergebnis des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer Methodik für komplexe logistische Anlagen zur Identifikation von logistischen Betriebsstrategien bzw. Strategiebündeln (mehrere Betriebsstrategien aus unterschiedlichen Bereichen).

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Uwe Clausen

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